Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoCiao a tutti,
Ho una domanda da parte di un cliente e non sono sicuro di quale sia la risposta corretta. Ecco la situazione:
- Biotech Process, dove si cerca di ottimizzare una formulazione complessa di tampone
- Fattori: 20 ingredienti + Temperatura
- Possono permettersi piastre a 3 pozzetti, con 84 pozzetti per le condizioni sperimentali
- hanno un vincolo lineare, alcune interazioni ed effetti quadratici
- La temperatura può essere variata solo per piastra a pozzetto.
Ora ecco la domanda:
Poiché è un fattore DoE, come verrebbe visto da un punto di vista statistico? Fattore di blocco, fattore difficile da modificare? Da un lato, sono ovviamente interessati alla temperatura come fattore DoE regolare (effetto fisso), ma ha solo 3 ripetizioni. E queste 3 ripetizioni potrebbero essere confuse con la variabilità da piastra a piastra.
E quale sarebbe allora il modo appropriato per analizzare i risultati?
Spero che questo abbia senso;)
Grazie
Floriano
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoByron ne sa più di me in materia, ma con le piastre è anche necessario comprendere la logistica del laboratorio per progettare un "buon design" che sia anche eseguibile. Spesso è necessario utilizzare un "buon design" piuttosto che il "miglior design" per avere un esperimento che possa essere eseguito. Ad esempio, si tratta di un esperimento manuale o automatizzato in termini di caricamento delle piastre? Spesso saranno necessari blocchi all'interno della piastra, poiché un esperimento totalmente casuale (senza automazione) sarebbe probabilmente molto difficile da implementare.
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoPerché non provare un design di grafico diviso in 252 run con Temperatura come fattore difficile da modificare e rendendo tutte le interazioni tra i due fattori, se possibile? Questo renderà l'analisi più semplice poiché non dovresti aggiungere un'intera colonna di grafico e un effetto casuale al modello come sarebbe il caso se trattassi Temperatura come un blocco. Ho aumentato il numero di partenze a 10 e ci sono voluti alcuni minuti per completarlo. Questo ti dà anche la possibilità di aggiungere vincoli.
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoBuongiorno @Byron_JMP ! Grazie per la tua risposta dettagliata, mi piace l'approccio e mi piace la spinta verso Pro.
Ci sono però due limitazioni: 1) i DSD non tengono conto del vincolo lineare e 2) l'opzione di aggiungere più di 8 esecuzioni extra è solo EA:)
Ciò che sono riuscito a generare finora è un progetto RSM da 252 run con Temp come fattore di blocco a 3 livelli.
Lo Split-Plot-Design con Temp come difficile da modificare non ha funzionato dopo alcune ore.
La convergenza è avvenuta creando blocchi casuali (il gruppo si imbatte in...).
Seguendo il tuo approccio, partendo dal presupposto che l'effetto della temperatura sia molto più grande della variazione da piastra a piastra, per me il modo più semplice di procedere sembra essere un progetto RSM da 252 run con Temp come fattore di blocco a 3 livelli, e poi utilizzare il tuo approccio di analisi con GenReg.
Cosa ne pensi?
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoPenso che potrei non essere d'accordo con le risposte date finora.
La temperatura avrà probabilmente un effetto molto più grande di qualsiasi altra cosa, anche la variazione da piastra a piastra indipendente dalla temperatura
Imposterei l'esperimento esattamente nello stesso modo in ciascuna delle tre piastre e poi farei funzionare ciascuna piastra alla temperatura desiderata.
Con solo 84 pozzi e 20 fattori, stanno esaminando un progetto di screening definitivo
questo ti darà 72 run con 12 punti centrali (tutti zeri)
Sulla piastra questo significa che le righe 1-7 hanno serie sperimentali e la riga 8 è aperta per controlli e simili. Ci sarà un punto centrale in ciascuna delle 12 colonne sulla piastra.
Quindi nell'analisi, i blocchi sono in un certo senso irrilevanti (in senso pratico), quindi elimina ":Block" dallo script del modello
L'analisi per ogni singola piastra permetterà loro di scoprire con quali fattori e forse con quali termini di livello superiore sono importanti. Con tutte le esecuzioni extra, saranno in grado di stimare molti dei termini quadratici e di interazione se ci sono.
Per la concatenazione finale tutte e tre le piastre, facendo attenzione a creare una colonna sorgente.
Ricodificare la colonna sorgente in un valore numerico continuo di temperatura.
Vai al modello di adattamento, seleziona tutte le 20 variabili e la temperatura, fai clic sul pulsante macro per RSM
Scegli personalità = regressione generalizzata e quindi usa una selezione in avanti a due stadi
Se non hanno jmppro, vendeteglielo, perché onestamente, se pensano davvero di avere 20 fattori che fanno davvero qualcosa, compreranno qualsiasi cosa, anche se hanno un budget solo per tre piastre. Avrebbero dovuto dedicare molto più tempo a decidere su cosa dovevano sperimentare.
torniamo alla vera risposta -
Se non hanno pro, allora usa Fit Definitive Screening (:Block eliminato) per ogni temperatura. Confronta le tabelle dei parametri per vedere se i risultati sono diversi tra le temperature. Fit Definitive Screening ti aiuterà a capire quali variabili non sono importanti.
Nella tabella dei dati combinati, utilizzare il modello di adattamento e RSM, ma solo sui fattori attivi, inclusa la temperatura.
Il dettaglio chiave qui è che stanno lavorando su un formato a 96 pozzetti. È più importante avere un esperimento eseguibile che avere un design perfetto. (Il design perfetto avrebbe circa 808.182.895 esecuzioni)
È inoltre estremamente importante convincerli che sarà necessario un esperimento successivo per mettere a punto i fattori che erano effettivamente importanti.
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoSì, è vero. Hanno calcolato che per questo compito sono sufficienti 3 piastre (CDMO, vogliono venderla come procedura).
Quindi si potrebbe sostenere che l'effetto della piastra è casuale (e, come discusso, anche della posizione), ma vogliono anche studiare la temperatura, che possono regolare solo per piastra.
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoGrazie @russ_wolfinger @Chris_Kirchberg @DonMcCormack ,
ha già molto senso. Ho parlato con lui della randomizzazione attraverso la piastra e lui non presume alcun effetto dalla posizione del pozzo.
Quindi, per essere sicuro di aver capito il suggerimento per l'impostazione del design. Nel design personalizzato, avrebbe creato il design tramite
- Specificazione dei 20 fattori continui
- Specificare Temp come fattore continuo, ma difficile da modificare
- Imposta il vincolo lineare
- Aggiungere gli effetti del modello
- Imposta il numero di lotti interi a 3
Corretto?
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoScusa, stamattina non ho pensato lucidamente. @DonMcCormack ha una risposta più corretta della mia, ma io non farei comunque cambi di temperatura con solo 3 piastre. Una temperatura per piastra o due piastre per una temperatura e una piastra per una temperatura potrebbero dare un'idea generale che c'è un effetto, ma come dice Don, la potenza sarebbe così bassa che non ci sarebbe alcuna reale fiducia in quella differenza.
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoSono d'accordo con @russ_wolfinger sul fatto che tu stia trattando un design split-plot piuttosto complesso. Io considererei la temperatura come un fattore difficile da modificare. Con solo tre piastre a pozzetti, la potenza per la temperatura sarà molto bassa, forse così bassa che solo un effetto gigantesco sarà statisticamente significativo. Detto questo, è comunque bene fare il test statistico per evitare di concludere che c'è una differenza per qualcosa di grande ma entro il rumore sperimentale. Mentre l'approccio più sensato è quello di trattare le righe e le colonne delle piastre come effetti casuali, ha il potenziale di complicare l'analisi per l'utente. Se si sente a suo agio con questo, fallo. Quando ho dovuto affrontare questa situazione in passato, un'alternativa comune era ignorare i pozzetti sulla periferia della piastra e supporre che la variabilità tra righe e colonne fosse trascurabile, semplificando l'analisi rimuovendo i due effetti casuali aggiuntivi.
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoPer chiarezza, hanno 3 piastre e può esserci solo una temperatura per piastra? Con solo 3 piastre non sarebbero nemmeno in grado di stimare la varianza o l'effetto per due diverse impostazioni di temperatura. Ne servirebbero almeno 2 per temperatura. Soprattutto perché la temperatura è il grafico/blocco per il grafico diviso.
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoUn buon approccio iniziale per evitare confusione sarebbe quello di trattare la temperatura come una covariata continua e specificare plate e potenzialmente anche row(plate) e col(plate) come effetti casuali.
Questo è uno scenario a trama divisa e una discussione approfondita con esempi si trova in https://www.amazon.com/JMP-Mixed-Models-Ruth-Hummel/dp/195236521X?asin=1951684028&revisionId=&format=4&depth=1
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoRimango fedele all'idea di un design completamente replicato per ogni livello di temperatura/piastra.
20 fattori non sono pratici per un modello RSM sia per il numero di esecuzioni richieste sia per la praticità di pipettare 252 combinazioni senza commettere errori, sarà davvero dura. Programmare il robot per fare le combinazioni potrebbe essere possibile, ma non conosco un sistema robotico che possa gestire 20 componenti, forse ne hanno uno?
Se hanno davvero bisogno di 20 fattori, allora un DSD è davvero la direzione giusta. Per le esecuzioni che violano i vincoli lineari, lascia il pozzetto sulla piastra vuoto e segnala i dati come mancanti per l'analisi, o esegui comunque l'esecuzione, non ci saranno abbastanza esecuzioni errate da rovinare l'esperimento. Per le esecuzioni extra, aggiungi semplicemente variabili fittizie proprio come fa JMP. È esattamente lo stesso che aggiungere fattori extra. Ad esempio, crea il design con 20+8 fattori, quindi elimina le 8 colonne extra. La struttura di ripiegamento sarà lì. L'opzione delle esecuzioni extra era più semplice della spiegazione del concetto di esecuzione fittizia. (nota: 8 fattori extra aggiungono 16 esecuzioni.. esecuzioni totali=fattori*2+1. Dovrebbe essere in grado di rilevare 10 o 11 fattori attivi e i loro termini di ordine superiore, supponendo che circa la metà dei 20 fattori siano attivi, il che potrebbe essere un po' forzato). @DonMcCormack può ricontrollarmi su questo?
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul blocco
Per le esecuzioni che violano i vincoli lineari, lasciare il pozzetto sulla piastra vuoto e segnalare i dati come mancanti per l'analisi, oppure eseguire comunque l'esecuzione, non ci saranno abbastanza esecuzioni errate da rovinare l'esperimento.
Tieni presente che le serie mancanti in un DSD tendono a causare problemi (devi anche nascondere/escludere la serie di foldover corrispondente e/o usare qualcosa come GenReg per eseguire l'analisi).
Re: Una domanda del DoE sulla piastra a pozzetti sul bloccoHo due preoccupazioni nell'eseguire l'esperimento in questo modo. Innanzitutto, detesto l'idea di buttare via le prove. È controproducente per il motivo per cui DOE è migliore della sperimentazione ad hoc. In secondo luogo, con così tante interazioni a due fattori e così poche informazioni (suppongo che se ne sapessero di più, ci sarebbero meno fattori) si corre il rischio di avere molti 2FI attivi. I DSD hanno prestazioni scadenti in queste circostanze. Lo considererei un esperimento di screening e non mi preoccuperei degli effetti quadratici. Con 252 prove per piastra, ne hai abbastanza per stimare tutti gli effetti principali e i 2FI. Dato che ci sono tre piastre, la potenza per i 2FI dovrebbe essere decente a seconda dei vincoli.
A proposito, quando provo a creare questo design finisco per uccidere la generazione del design dopo 5-10 minuti. Non so se non lo sto lasciando andare abbastanza a lungo o se semplicemente non funzionerà. Ci riproverò durante la notte e ti farò sapere cosa succede.
